Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases | European Conference, ECML PKDD 2009, Bled, Slovenia, September 7-11, 2009, Proceedings, Part I

Verlag

Springer

Erscheinungsjahr

2009

Sprache

Englisch

ISBN-10

3642041795

ISBN-13

9783642041792

Einband

Taschenbuch

Zustand

Neu

Abmessungen

Gewicht

1089 Gramm

Verk�uferkataloge

B�cher

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Invited Talks (Abstracts).- Theory-Practice Interplay in Machine Learning - Emerging Theoretical Challenges.- Are We There Yet?.- The Growing Semantic Web.- Privacy in Web Search Query Log Mining.- Highly Multilingual News Analysis Applications.- Machine Learning Journal Abstracts.- Combining Instance-Based Learning and Logistic Regression for Multilabel Classification.- On Structured Output Training: Hard Cases and an Efficient Alternative.- Sparse Kernel SVMs via Cutting-Plane Training.- Hybrid Least-Squares Algorithms for Approximate Policy Evaluation.- A Self-training Approach to Cost Sensitive Uncertainty Sampling.- Learning Multi-linear Representations of Distributions for Efficient Inference.- Cost-Sensitive Learning Based on Bregman Divergences.- Data Mining and Knowledge Discovery Journal Abstracts.- RTG: A Recursive Realistic Graph Generator Using Random Typing.- Taxonomy-Driven Lumping for Sequence Mining.- On Subgroup Discovery in Numerical Domains.- Harnessing the Strengths of Anytime Algorithms for Constant Data Streams.- Identifying the Components.- Two-Way Analysis of High-Dimensional Collinear Data.- A Fast Ensemble Pruning Algorithm Based on Pattern Mining Process.- Regular Papers.- Evaluation Measures for Multi-class Subgroup Discovery.- Empirical Study of Relational Learning Algorithms in the Phase Transition Framework.- Topic Significance Ranking of LDA Generative Models.- Communication-Efficient Classification in P2P Networks.- A Generalization of Forward-Backward Algorithm.- Mining Graph Evolution Rules.- Parallel Subspace Sampling for Particle Filtering in Dynamic Bayesian Networks.- Adaptive XML Tree Classification on Evolving Data Streams.- A Condensed Representation of Itemsets for Analyzing Their Evolution over Time.- Non-redundant Subgroup Discovery Using a Closure System.- PLSI: The True Fisher Kernel and beyond.- Semi-supervised Document Clustering with Simultaneous Text Representation and Categorization.- One Graph Is Worth a Thousand Logs: Uncovering Hidden Structures in Massive System Event Logs.- Conference Mining via Generalized Topic Modeling.- Within-Network Classification Using Local Structure Similarity.- Multi-task Feature Selection Using the Multiple Inclusion Criterion (MIC).- Kernel Polytope Faces Pursuit.- Soft Margin Trees.- Feature Weighting Using Margin and Radius Based Error Bound Optimization in SVMs.- Margin and Radius Based Multiple Kernel Learning.- Inference and Validation of Networks.- Binary Decomposition Methods for Multipartite Ranking.- Leveraging Higher Order Dependencies between Features for Text Classification.- Syntactic Structural Kernels for Natural Language Interfaces to Databases.- Active and Semi-supervised Data Domain Description.- A Matrix Factorization Approach for Integrating Multiple Data Views.- Transductive Classification via Dual Regularization.- Stable and Accurate Feature Selection.- Efficient Sample Reuse in EM-Based Policy Search.- Applying Electromagnetic Field Theory Concepts to Clustering with Constraints.- An ?1 Regularization Framework for Optimal Rule Combination.- A Generic Approach to Topic Models.- Feature Selection by Transfer Learning with Linear Regularized Models.- Integrating Logical Reasoning and Probabilistic Chain Graphs.- Max-Margin Weight Learning for Markov Logic Networks.- Parameter-Free Hierarchical Co-clustering by n-Ary Splits.- Mining Peculiar Compositions of Frequent Substrings from Sparse Text Data Using Background Texts.- Minimum Free Energy Principle for Constraint-Based Learning Bayesian Networks.- Kernel-Based Copula Processes.- Compositional Models for Reinforcement Learning.- Feature Selection for Value Function Approximation Using Bayesian Model Selection.- Learning Preferences with Hidden Common Cause Relations.- Feature Selection for Density Level-Sets.- Efficient Multi-start Strategies for Local Search Algorithms.- Considering Unseen States as Impossible in Factored Reinforcement Learning.- Relevance Groundin...

Von der hinteren Coverseite

This book constitutes the refereed proceedings of the joint conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: ECML PKDD 2009, held in Bled, Slovenia, in September 2009.

The 106 papers presented in two volumes, together with 5 invited talks, were carefully reviewed and selected from 422 paper submissions. In addition to the regular papers the volume contains 14 abstracts of papers appearing in full version in the Machine Learning Journal and the Knowledge Discovery and Databases Journal of Springer.

The conference intends to provide an international forum for the discussion of the latest high quality research results in all areas related to machine learning and knowledge discovery in databases. The topics addressed are application of machine learning and data mining methods to real-world problems, particularly exploratory research that describes novel learning and mining tasks and applications requiring non-standard techniques.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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preigu GmbH & Co. KG
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Gesch�ftsbedingungen und Versandinformationen

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� 1 Grundlegende Bestimmungen

(1) Die nachstehenden Gesch�ftsbedingungen gelten f�r Vertr�ge, die Sie mit uns als Anbieter (preigu GmbH & Co. KG) �ber die Internetplattformen AbeBooks und/oder ZVAB schlie�en. Soweit nicht anders vereinbart, wird der Einbeziehung gegebenenfalls von Ihnen verwendeter eigener Bedingungen widersprochen.

(2) Verbraucher im Sinne der nachstehenden Regelungen ...

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Widerrufsbelehrung

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Widerrufsrecht f�r Verbraucher
(Verbraucher ist jede nat�rliche Person, die ein Rechtsgesch�ft zu Zwecken abschlie�t, die �berwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbstst�ndigen beruflichen T�tigkeit zugerechnet werden k�nnen.)

Widerrufsbelehrung

Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen 14 Tagen ohne Angabe von Gr�nden diesen Vertrag zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist betr�gt 14 Tage ab dem Tag,

an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef�rderer ist, die Waren in Besitz genommen haben bzw. hat, sofern Sie eine oder mehrere Waren im Rahmen einer einheitlichen Bestellung bestellt haben und diese einheitlich geliefert wird bzw. werden;
an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef�rderer ist, die letzte Ware in Besitz genommen haben bzw. hat, sofern Sie mehrere Waren im Rahmen einer einheitlichen Bestellung bestellt haben und diese getrennt geliefert werden;
an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef�rderer ist, die letzte Teilsendung oder das letzte St�ck in Besitz genommen haben bzw. hat, sofern Sie eine Ware bestellt haben, die in mehreren Teilsendungen oder St�cken geliefert wird;

Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns (preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabr�ck, Telefonnr.: +49 (0) 541 / 580 72 84, E-Mail-Adresse: mail@preigu.de) mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief oder eine E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist.

Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

Folgen des Widerrufs

Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben), unverz�glich und sp�testens binnen 14 Tagen ab dem Tag zur�ckzuzahlen, an dem die Mitteilung �ber Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. F�r diese R�ckzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der urspr�nglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser R�ckzahlung Entgelte berechnet.

Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist.

Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen 14 Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von 14 Tagen absenden.

Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren.
Sie m�ssen f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr�fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur�ckzuf�hren ist.

Ausschluss- bzw. Erl�schensgr�nde

Das Widerrufsrecht besteht nicht bei Vertr�gen

zur Lieferung von Waren, die nicht vorgefertigt sind und f�r deren Herstellung eine individuelle Auswahl oder Bestimmung durch den Verbraucher ma�geblich ist oder die eindeutig auf die pers�nlichen Bed�rfnisse des Verbrauchers zugeschnitten sind;
zur Lieferung von Waren, die schnell verderben k�nnen oder deren Verfallsdatum schnell �berschritten w�rde;
zur Lieferung alkoholischer Getr�nke, deren Preis bei Vertragsschluss vereinbart wurde, die aber fr�hestens 30 Tage nach Vertragsschluss geliefert werden k�nnen und deren aktueller Wert von Schwankungen auf dem Markt abh�ngt, auf die der Unternehmer keinen Einfluss hat;
zur Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Illustrierten mit Ausnahme von Abonnement-Vertr�gen.

Das Widerrufsrecht erlischt vorzeitig bei Vertr�gen

zur Lieferung versiegelter Waren, die aus Gr�nden des Gesundheitsschutzes oder der Hygiene nicht zur R�ckgabe geeignet sind, wenn ihre Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde;
zur Lieferung von Waren, wenn diese nach der Lieferung aufgrund ihrer Beschaffenheit untrennbar mit anderen G�tern vermischt wurden;
zur Lieferung von Ton- oder Videoaufnahmen oder Computersoftware in einer versiegelten Packung, wenn die Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde.

Muster-Widerrufsformular

(Wenn Sie den Vertrag widerrufen wollen, dann f�llen Sie bitte dieses Formular aus und senden Sie es zur�ck.)

An preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabr�ck, E-Mail-Adresse: mail@preigu.de :
Hiermit widerrufe(n) ich/ wir () den von mir/ uns () abgeschlossenen Vertrag �ber den Kauf der folgenden Waren ()/
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